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【实测&解读】全球首个手机通用Agent——AutoGLM 2.0发布！我喝到了AI为我点的第一杯咖啡～

智谱更新的AutoGLM 2.0是全球首个手机通用Agent，适配苹果和安卓手机，无需交出手机使用权。它配备云手机和云电脑，由GLM - 4.5和GLM - 4.5V驱动，能完成点咖啡等多场景任务，因风险控制付款需人确认。

在面向科技实习生的活动上，有人问AI时代读大学是否必要，奥特曼认为要读，但四年太长，两年刚好，还列举盖茨等辍学生成功案例，强调辍学非成功公式，大学应给学生更多保障。

掌握内幕的草莓哥爆料，Ilya正构建以TTT为核心的小型推理引擎。他预见传统大模型的死穴，SSI将TTT概念落地，其引擎在数据效率等方面优势明显。SSI获投资，本月或发新模型。

近期，魔芯科技联合浙江大学潘云鹤院士、华为等发布实时交互世界模型MoWorld，推理速度超50FPS，部署成本仅为同规模GPU方案的30%。它全链路优化，将用于多行业，魔芯也完成亿元美金融资。

Anthropic 发布的 Claude Design 虽能在对话框生成网页，但需手动操作。有人据此开发了开源项目 Huashu Design，可在 agent 里打一句话，3 到 30 分钟就能拿到能交付的设计，还介绍了其功能、核心规则等。

Genesis AI公布首个机器人基础模型GENE - 26.5，能完成烹饪、解魔方等复杂任务。该模型是全栈系统，以仿真加速迭代，用自研手套采集数据，还重写控制栈。公司后续计划发布全身机器人。

RAG是大模型落地标配技术，但存在搜到文档却答错的痛点。德国萨尔大学等团队提出Disco - RAG框架，在‘搜’和‘答’间加入‘读懂’环节，已被ACL 2026主会录用，在多基准测试表现优异。

港大联合复旦、上交大提出TAMEn，在UMI框架上全方位升级，构建视触感知融合等数据闭环，打通数据采集到再训练链路。其三层闭环让机器人学得更快准高效，在双臂协作任务中提升成功率。

随AI火热，全球数据基础设施市场经历范式转移。算法与算力日趋同质，数据成企业竞争力护城河。多数企业数据体系未就绪，传统架构有障碍。文章提出AI原生数据平台的设计原则，云器科技等厂商正沿此方向发展。

Scale AI发布首个原生音频多轮对话基准Audio MultiChallenge，撕开大模型靠合成语音评测维持的假象。实验显示，Gemini 3 Pro等模型在真实场景表现不佳，还揭示了模型在语音交互中的三大失败模式。